python3

过程描述 刚不久用 Tornado 写了一个项目，本打算部署在 Nginx 上，但是因为公司的一些原因就没有使用 Nginx，直接在命令行中启动 当我从命令行以后台的方式启动以后，是可以正常访问的 python start.py & 但是，当我关闭远程 ssh 连接后，程序就出问题了，程序没有任何反应，但是进程却好好的待在进程池中等待 CPU 的召唤。通过 try 捕获到了异常 [Errno 5] Input/output error 后经过排查找到了问题，这是因为我在程序中有 print 语句，当我把远程 ssh 退出后，就相当于把它的 shell 关闭了，没有了 shell 的进程 print 就没有地方输出字符，不能“写”到屏幕上了，所以就会报一个 I/O 错误 解决方案 不使用命令行的方式启动，将程序放入 crontab 中定时启动 注释或删除程序中有 print 语句的地方 使用 nohup 运行命令，可以使命令永久的执行下去，和用户终端没有关系，断开SSH连接都不会影响程序的运行 来源： CSDN 作者： whatday 链接： https://blog.csdn.net/whatday/article/details/104067430

前天我的右腿撞到了石头，当时觉得疼了一阵就没事了，今天才发现那一块已经青紫，人生很多事情都要延迟很久很久才感觉到疼，你能想象么，也许等你四十多岁的某个夏夜，开车回家在某个路口等红绿灯的时候，你突然反应过来，十九岁的时候那个人说的那句话，原来是这个意思，而这个时候，你已经过完了小半生。。。 今天给大家介绍一款字典生成工具：pydictor 一、环境 kali2019.4 python3 二、安装过程： 复制到本地安装包 git clone https://github.com/LandGrey/pydictor.git 三、用法 1、python3 pydictor.py -base L --len 2 3 --encode b64 -base L 类型为小写字母 –len 2 3 2-3个字母 –encode b64 加密方式base64 2、字典去重 python3 pydictor.py -tool uniqifer 1.txt --output 2.txt 去重后的对比 禁止非法，后果自负 欢迎大家关注公众号：web安全工具库 来源： CSDN 作者： web安全工具库 链接： https://blog.csdn.net/weixin_41489908/article/details/104046080

手写一个完整的装饰器模版： ps:另外很多人在学习Python的过程中，往往因为没有好的教程或者没人指导从而导致自己容易放弃，为此我建了个Python交流.裙 ：一久武其而而流一思（数字的谐音）转换下可以找到了，里面有最新Python教程项目可拿,不懂的问题多跟里面的人交流，都会解决哦！ 接下来继续： # 用于修复被装饰对象的名称空间 from functools import wrape def wrapper(func): @wraps(func) def inner(*args, **kwargs): # func执行之前的操作 res = func(*args, **kwargs) # func执行之后的操作 return res return inner 简述面向对象三大特性及各自特点 ''' 封装：将属性和方法放在类的内部，通过类的实例化出对象，用对象访问属性或方法，隐藏功能的实现细节，可设置访问权限 好处：提高了代码的复用性，安全性，降低代码的冗余度 继承：实现代码的重用，也可以理解为让类与类之间建立父子关系，使子类拥有父类的属性和方法，并可衍生出自己独有的属性和方法。需要注意的是，在python中存在多继承，这是其他编程语言没有的一个特性 好处：减少代码的重用，提高代码的可读性，规范编程模式 多态：同一个方法，不同对象调用，实现的功能不一样

针对链接(connect)时候的超时： # 法一： import socket socket.setdefaulttimeout(5) sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) sock.connect((host, port)) sock.sendall('xxx') sock.recv(1024) sock.close() ''' 20160716 update socket.setdefaulttimeout(5) 此句必须放到建立链接的前面，否则超时设置无效果 ''' # 法二： import socket sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) sock.settimeout(5) sock.connect((host, port)) # 恢复默认超时设置，设置某些情况下socket进入阻塞模式(如makefile) sock.settimeout(None) sock.connect((host, port)) sock.sendall('xxx') sock.recv(1024) sock.close() 针对接收(recv)数据时的超时： # 法一： import socket socket

一、字符串 字符串就是由若干个不同的unicode字符组成的不可变序列 1 .字符串创建 2.获取字符 因为是不可变序列，所以不能修改单个字符； 凡是修改字符串的操作都产生新串 3.字符串转义 常⻅转义字符 原生字符 如果在字符串中不把\当做转移字符，可以使⽤ 4.序列通⽤操作 4 字符串常用函数 4.1 字符串查找和替换 str1 = 'a fox jumped over the fence' 4.2 字符串分隔和组合 4.3 字符串判断 4. 4字符串转换 4.5 其它方法 5. 字符串格式化 用%格式化 用format格式化 ⼆、字节 在python3中最重要的特性是对文本和⼆进制数据做了更加清晰的区分，⽂本总是Unicode，由字符类型表示，⽽二进制数据则由byte类型表示， python3不会以任意隐式⽅式混用字节型和字符型，也因此在python3中不能拼接字符串和字节包（python2中可以，会自动进行转换），也不能在字节包中搜索字符串，也不能将字符串传⼊参数为字节包的函数。Bytes 对象是由单个字节作为基本元素（8位，取值范围 0-255）组成的序列，为不可变对象。 bytes对象只负责以二进制字节序列的形式记录所需记录的对象，⾄于该对象到底表示什么（⽐如到底是什么字符）则由相应的编码格式解码所决定。Python3中， bytes通常用于⽹络数据传输、⼆进制图片和

tensorflow要求python3.5版本，anaconda2（python2.7）和3（python3.6）都需要额外安装3.5。因为已经装了anaconda2，本教程就用2好啦。 1. 安装Anaconda 官网地址： https://www.continuum.io/downloads 下载完毕后打开安装包，一步一步安装就可以了。 注意安装之后需要把相关路径加入环境变量： D:\Anaconda2 D:\Anaconda2\Scripts D:\Anaconda2\Library\bin123 2. CUDA 8.0 1. 下载cuda8.0: 官网地址：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 百度云：下载cuda_8.0.61_win10.exe 2. 安装cuda8.0： 双击cuda_8.0.61_win10.exe直接进行安装即可，默认安装到C:\ProgramFiles\NVIDIA GPU Computing Toolkit目录下； 3. 验证cuda8.0已正确安装： 在cmd命令行输入： nvcc -V1 安装完之后系统变量会自动添加上。 3. cuDNN 5.1 官网下载（需登录） ：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download 百度云：下载cudnn-8

# -*- coding:utf-8 -*- import requests import json import re from bs4 import BeautifulSoup import re import os from urllib import parse support_format = ["mp3", "wav", 'ape'] songDict = {} lrc_list = [] singerDict = {} songUrlMap = {} page_list=[] g_find_num=0 def get_song_info(song_dir, lrc_dir): ''' 获取指定目录dir下的歌曲文件名称（格式为 歌手 - 歌曲名称.mp3)，将歌曲名成保存为列表形式，在生成歌词文件时使用，同时生成一个{歌手：[歌曲名1,歌曲名2]} 的一个map. ''' #获取文件名 song_files = os.listdir(song_dir) lrc_files = os.listdir(lrc_dir) #待爬取的歌曲信息 songDict = {} # songDict{songName:fileName} singerDict = {} # singerDict{singer: [songName]} for lrc_file in lrc_files

平常在使用Python的过程中，难免会需要用到各种内置函数或者自己写的函数，掌握内置函数能够帮助我们更好地进行开发，下面就介绍一下Python3的内置函数 1.abs() 绝对值或复数的模 示例 print ( abs ( - 17 ) ) 运行结果 17 ================================================================================= 2.all() 接受一个迭代器，如果迭代器的所有元素都为真，那么返回True，否则返回False 示例 print ( all ( [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 ] ) ) print ( all ( [ 0 , 1 , 2 , 3 , 4 ] ) ) 运行结果 True True ================================================================================= 3.all() 接受一个迭代器，如果迭代器里有一个元素为真，那么返回True，否则返回False 示例 print ( any ( [ 0 , 0 , 0 , 1 ] ) ) print ( any ( [ 0 , 0 , 0 , 0 ] ) ) 运行结果 True False ====================

Ubuntu16.04安装tensorflow（cpu） 1.去官网查看需要按安装的版本 各个版本安装教程 python2.7安装cpu： export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.1.0-cp27-none-linux_x86_64.whl 版本号自己按需更改 sudo pip install $TF_BINARY_URL 2.出现ERROR: tensorflow-0.8.0-cp27-none-linux_x86_64.whl is not a supported wheel on this platform. 问题 原因1： 默认的pip版本与python版本不匹配，比如python默认python2.7,pip却对应了python3.7 解决办法1：安装Tensorflow时，安装python2.7的tensorflow就把pip改为pip2,安装python3,7版本的，就改安装命令pip为pip3 解决如下 原因2：系统或python版本位数不对，32位，tensorflow不支持，办法自己找（因为我是原因1） 测试 输出成功。建议把pip指向python3,我这里安装tensorflowpython2,7是学习需要

昨天在我的iMac上配置opencv，IDE用的pycharm（在学校最大的好处就是可以免费使用idea的诸多产品，就是需要每年做一次认证，真香） 为什么是CV2 看到很多前辈写的代码里面总是写的什么cv2，找了半天才发现应该是需要安装opencv-python，为什么导入的是cv2呢？ 实际上，”cv2”中的”2”并不表示OpenCV的版本号，还有一个是cv，这里的cv和cv2代表的是底层C API和C++ API的区别，cv2表示使用C++ API，这是一个历史遗留问题。 其实安装opencv还是蛮简单的，直接在Pycharm->Preferences->Project->Interpreter里面点加号，搜索“opencv-python”进行安装。 没有遇到很多人说的出现“Error: No module named cv2”，我的python版本是3.8，安装的opencv版本是4.1.2.30。 Pycharm下opencv竟然无法正常开启摄像头？ 好好的一段代码运行以后显示 没错，这就结束了，弄得我百思不得其姐姐。现在还是没有弄明白。 尝试直接从terminal直接运行，还是不行，这块应该是Mac OS的权限问题。 系统偏好设置->安全性与隐私->摄像头，把终端勾选上 再次运行，伴随着iMac摄像头旁边的小绿灯亮起 这就成了！ 人脸识别face recognition